pytorch在卷积和池化中如何添加dropout方法

在PyTorch中，可以在卷积和池化层后面添加一个`nn.Dropout`层来实现dropout方法。具体实现方式如下：

import torch.nn as nn

# 定义一个卷积层，加入dropout方法
conv = nn.Conv2d(in_channels=3, out_channels=64, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
dropout = nn.Dropout(p=0.5)
# 定义一个池化层，加入dropout方法
pool = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2)
dropout = nn.Dropout(p=0.5)

# 在模型中使用
x = conv(x)
x = dropout(x)
x = pool(x)

在上面的代码中，我们先定义了一个卷积层`conv`，然后在它后面加入了一个dropout层`dropout`。同样地，在池化层`pool`后面也加入了一个dropout层`dropout`。这样，在模型的前向传播过程中，每次经过卷积或池化操作后都会执行dropout方法。`p`参数是指dropout的概率，即对于一个输入特征，有`p`的概率被随机置为0。